检测镜头附有目标物的方法、装置、设备及可读存储介质与流程

1.本技术涉及视频监控技术领域，尤其涉及检测镜头附有目标物的方法、装置、设备及可读存储介质。


背景技术：

2.当前，智慧视频停车桩的普及在简化车主缴费程序，节约时间的基础上，降低了人工成本。但是，当遭遇恶劣天气以及人为破坏时，检测镜头上容易出现局部脏污，导致车辆检测信息不准确。
3.因此，现有技术中，针对智慧视频停车桩等镜头检测装置，存在镜头上出现脏污或其它遮挡物不能及时发现，导致不能准确检测的问题。


技术实现要素：

4.本发申请提供了检测镜头附有目标物的方法、装置、设备及可读存储介质，用以解决镜头上附有目标物不能及时发现，导致成像质量低，不能准确检测的问题。
5.第一方面，本技术提供一种检测镜头附有目标物的方法，所述方法包括：
6.对待处理镜头采集的原始图像序列进行检测，响应于所述原始图像序列中检测出至少两张疑似镜头遮挡图像；
7.基于所述至少两张疑似镜头遮挡图像包含的疑似遮挡区域，确定所述待处理镜头上是否附有目标物。
8.在上述本技术实施例所提供的方案中，可以通过检测待处理镜头所采集到的原始图像序列确定疑似镜头遮挡图像，进而基于疑似镜头遮挡图像的疑似遮挡区域，确定待处理镜头上附有目标物，从而达到及时发现镜头上附有目标物的目的。
9.一种可能的实现方式，所述响应于所述原始图像序列中检测出至少两张疑似镜头遮挡图像之前，包括：
10.确定所述原始图像序列中每张原始图像的模糊系数；其中，所述模糊系数指示所述原始图像是否失真；
11.将模糊系数小于模糊阈值的原始图像，确定为模糊图像；
12.则响应于所述原始图像序列中检测出至少两张疑似镜头遮挡图像，包括：
13.响应于所述模糊图像中检测出至少两张疑似镜头遮挡图像。
14.在检测出至少两张疑似镜头遮挡图像之前，根据模糊系数，确定所述至少两张原始图像为至少两张模糊图像，基于模糊图像进行后续的目标物检测可以显著提高检测的效率。
15.一种可能的实现方式，所述基于所述至少两张疑似镜头遮挡图像包含的疑似遮挡区域，确定所述待处理镜头上是否附有目标物，包括：
16.确定所述至少两张疑似镜头遮挡图像中所包含的疑似遮挡区域的相似度值；其中，所述相似度值指示不同疑似镜头遮挡图像所包含的疑似遮挡区域的相似程度；
17.当所述相似度值大于第四阈值，确定所述待处理镜头上附有目标物；否则，所述待处理镜头上无目标物。
18.一种可能的实现方式，所述疑似遮挡区域为对应的疑似镜头遮挡图像中的最大连通域；
19.则所述响应于所述模糊图像中检测出至少两张疑似镜头遮挡图像，包括；
20.当所述模糊图像的最大连通数量超过第三阈值，确定所述原始图像为疑似遮挡图像；所述最大连通图像数量为所述最大连通域的面积。
21.一种可能的实现方式，所述当所述模糊图像的最大连通数量超过第三阈值，确定所述原始图像为疑似遮挡图像，包括：
22.将所述模糊图像划分为多个包含整数个像素点的图像块；
23.基于每个图像块的平均像素值，确定每个图像块的输出像素值；其中，所述输出像素值指示，所述图像块中所有像素点整体的明暗程度；
24.基于每个图像块的输出像素值确定所述模糊图像的前景区域和背景区域；其中，所述背景区域中所包括的图像块的输出像素值大于第二阈值；所述前景区域中所包括的图像块的输出像素值不大于所述第二阈值；
25.确定所述模糊图像中前景区域的最大连通域以及最大连通图像数量；其中所述最大连通域指具有相同像素值并且位置相邻的像素点组成的最大区域；所述最大连通图像数量为所述最大连通域的面积；
26.当所述模糊图像中的所述最大连通图像数量大于第三阈值时，确定所述模糊图像为疑似镜头遮挡图像；否则，确定所述模糊图像为非疑似镜头遮挡图像。
27.一种可能的实现方式，所述检测所述至少两张原始图像中是否存在至少两张疑似镜头遮挡图像，包括：
28.确定第一原始图像为疑似镜头遮挡图像，并将所述第一原始图像缓存；
29.基于缓存的所述第一原始图像，判断第二原始是否为疑似镜头遮挡图像；若是，则将所述第二原始图像缓存；若否，则删除所述第一原始图像和所述第二原始图像；其中，所述第二原始图像为所述第一原始图像之后，且与所述第一原始图像相邻的原始图像。
30.第二方面，本技术提供一种检测镜头附有目标物的装置，所述装置包括：
31.检测单元：用于对待处理镜头采集的原始图像序列进行检测，响应于所述原始图像序列中检测出至少两张疑似镜头遮挡图像；
32.确定单元：用于基于所述至少两张疑似镜头遮挡图像包含的疑似遮挡区域，确定所述待处理镜头上是否附有目标物。
33.一种可能的实现方式，所述装置还包括计算单元，具体用于确定所述原始图像序列中每张原始图像的模糊系数；其中，所述模糊系数指示所述原始图像是否失真；将模糊系数小于模糊阈值的原始图像，确定为模糊图像；
34.则检测单元具体用于响应于所述模糊图像中检测出至少两张疑似镜头遮挡图像。
35.一种可能的实现方式，所述确定单元具体用于确定所述至少两张疑似镜头遮挡图像中所包含的疑似遮挡区域的相似度值；其中，所述相似度值指示不同疑似镜头遮挡图像所包含的疑似遮挡区域的相似程度；当所述相似度值大于第四阈值，确定所述待处理镜头上附有目标物；否则，所述待处理镜头上无目标物。
36.一种可能的实现方式，所述疑似遮挡区域为对应的疑似镜头遮挡图像中的最大连通域；
37.则检测单元还用于当所述模糊图像的最大连通数量超过第三阈值，确定所述原始图像为疑似遮挡图像；所述最大连通图像数量为所述最大连通域的面积。一种可能的实现方式，所述检测单元还用于将所述模糊图像划分为多个包含整数个像素点的图像块；基于每个图像块的平均像素值，确定每个图像块的输出像素值；其中，所述输出像素值指示，所述图像块中所有像素点整体的明暗程度；基于每个图像块的输出像素值确定所述模糊图像的前景区域和背景区域；其中，所述背景区域中所包括的图像块的输出像素值大于第二阈值；所述前景区域中所包括的图像块的输出像素值不大于所述第二阈值；确定所述模糊图像中前景区域的最大连通域以及最大连通图像数量；其中所述最大连通域指具有相同像素值并且位置相邻的像素点组成的最大区域；当所述模糊图像中的所述最大连通图像数量大于第三阈值时，确定所述模糊图像为疑似镜头遮挡图像；否则，确定所述模糊图像为非疑似镜头遮挡图像。
38.一种可能的实现方式，所述检测单元还用于确定第一原始图像为疑似镜头遮挡图像，并将所述第一原始图像缓存；基于缓存的所述第一原始图像，判断第二原始是否为疑似镜头遮挡图像；若是，则将所述第二原始图像缓存；若否，则删除所述第一原始图像和所述第二原始图像；其中，所述第二原始图像为所述第一原始图像之后，且与所述第一原始图像相邻的原始图像。
39.第三方面，本技术提供一种检测镜头附有目标物的设备，包括：
40.所述存储器，存储计算机指令；
41.所述处理器，用于读取所述计算机指令，执行如下步骤：
42.对待处理镜头采集的原始图像序列进行检测；
43.响应于所述原始图像序列中检测出至少两张疑似镜头遮挡图像；
44.基于所述至少两张疑似镜头遮挡图像包含的疑似遮挡区域，确定所述待处理镜头上是否附有目标物。
45.第四方面，本技术提供一种可读存储介质，包括：
46.存储器，
47.所述存储器用于存储指令，当所述指令被处理器执行时，使得包括所述可读存储介质的装置完成如第一方面及任一种实现方式所述的方法。
附图说明
48.图1为本技术提供的一种检测镜头附有目标物的方法的流程图；
49.图2为本技术提供的根据镜头采集的原始图像，检测镜头是否附有污渍(目标物)的示意图；
50.图3为本技术提供的一种检测镜头附有目标物的装置的结构示意图。
具体实施方式
51.为了解决现有技术中(监控)镜头上附有目标物不能及时发现，导致成像质量低，不能准确检测的问题，本技术提供一种检测镜头附有目标物的方法：通过判断镜头采集到
的原始图像为疑似遮挡图像，进而通过确定至少两张疑似遮挡图像的遮挡区域的相似度值，确定镜头上附有目标物。
52.为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本技术技术方案做详细的说明，应当理解本技术实施例以及实施例中的具体特征是对本技术技术方案的详细的说明，而不是对本技术的技术方案的限定，在不冲突的情况下，本技术实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
53.请参考图1，本技术实施例提供一种检测镜头附有目标物的方法，避免镜头上附有目标物不能及时发现，导致成像质量低，不能准确检测的情况发生。
54.步骤101：对待处理镜头采集的原始图像序列进行检测，响应于所述原始图像序列中检测出至少两张疑似镜头遮挡图像。
55.在检测之前首先需要提取原始图像序列，本技术实施例中所提取到的待处理镜头采集的原始图像序列可以由，待处理镜头所拍摄的监控视频中的图像帧组成，该监控视频可以是实时获取，也可以是每隔设定时间范围内基于存储的视频提取。
56.另外，本步骤所提取到的待处理镜头采集的原始图像序列也可以由，待处理镜头每隔设定时间范围所拍摄到的照片组成。
57.当镜头上附着目标物时，可以确定图像是模糊图像。其中，图像的模糊是一种图像成像质量低导致图像失真的表现形式。
58.因此，在判断疑似镜头遮挡图像之前，可以首先通过判断模糊系数是否小于相对应的模糊阈值，判断图像是否为模糊图像。其中，所述模糊系数指示所述原始图像是否失真。
59.具体地，模糊图像以及模糊系数的确定可以通过以下三种原理实现：
60.一、基于像素技术，分析像素灰度值的统计特性以及像素之间的相关性，计算像素灰度值的统计特性以及像素之间的相关性作为模糊系数，确定图像模糊。
61.二、基于变换域技术，利用变换域高频成分越多图像越清晰，高频成分越少图像越模糊的原理，计算高频成分在图像中的比例作为模糊系数，确定图像模糊。
62.三、基于图像梯度技术，梯度越大图像越清晰，计算图像边缘的梯度作为模糊系数，确定图像模糊。
63.本技术使用上述第一种方法，针对模糊图像及模糊系数的确定进行具体描述。首先，针对原始图像进行灰度化处理，得到灰度图像。其中，灰度图像是指，使第一原始图像中每个像素点颜色的深浅程度可以用像素值(灰度)表示的一种图像。
64.接着，针对原始图像对应的灰度图像，利用灰度方差算法，计算该灰度图像的灰度方差值作为模糊系数。具体地，以灰度图像中所有像素点的灰度平均值作为参考，对每个像素点灰度值求差，然后求平方和，最后用像素点总数标准化，得到灰度图像的灰度方差值。因为方差表示随机变量的离散性，所以，该平方和表示图像中所有像素点灰度值变化的平均程度。该方差越小，图像上每个像素点灰度变化的程度越小，则图像越模糊。计算灰度图像方差的公式如下：
65.[0066][0067]
其中，f(x,y)为图像(x,y)处的灰度值，nx、ny分别代表图像上像素点所在的行、列数；为该幅图像的灰度平均值，s为该幅图像的灰度方差值。
[0068]
当灰度方差值(模糊系数)不小于第一阈值时，确定原始图像清晰。
[0069]
当灰度方差值(模糊系数)小于第一阈值时，确定原始图像模糊。
[0070]
当判断原始图像模糊时，继续执行下一操作；否则，当判断原始图像清晰时，则可以确定原始图像为非疑似镜头遮挡图像。
[0071]
在图像处理中，可以将图像分为前景区域和背景区域，镜头所拍摄到的拍摄对象位于图像中的前景区域。当镜头上附有目标物时，镜头失焦，所拍摄到的图像失真，则所拍摄到的图像的前景区域失真。
[0072]
因此，确定模糊图像之后，为了确定模糊图像上的疑似镜头遮挡区域，首先需要对模糊图像进行前景区域和背景区域的划分；继而根据模糊图像所对应的灰度图像中，前景区域的最大连通域确定为疑似镜头遮挡图像。其中，图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素点组成的区域。那么，最大连通域是指，图像中具有相同像素值，且位置相邻的像素点组成的最大区域。
[0073]
具体地，针对前景区域和背景区域的划分，首先将模糊图像划分为若干个图像块，本技术实施例中将第一灰度图像划分成128
×
128个图像块。一般视频图像的分辨率为1080p，图像尺寸为1920
×
1080(个像素点)。因此，为了便于划分，首先需要将上述步骤中已经确定的模糊图像对应的第一灰度图像缩放，缩放后的尺寸为1024
×
1024(个像素点)。然后进行划分，当对模糊图像划分得到128
×
128个图像块时，每个图像块尺寸为8
×
8(个像素点)。
[0074]
接着，基于每个图像块的平均像素值，确定每个图像块的输出像素值；其中，所述输出像素值指示，所述图像块中所有像素点整体的明暗程度。
[0075]
该实施例中，确定每个像素块的输出像素值的方式可以是：基于这些像素点的像素值，求平均值，得到平均像素值(avg_pixel_value)；最后，将平均像素值记作对应小图像的标记像素值(flag_pixel_value)。将所有图像块的标记像素值和标记阈值依次进行对比，当标记像素值大于标记阈值，确定该图像块中所有像素点对应像素值最大的作为输出像素值。当标记像素值小于或等于标记阈值，确定该图像块中所有像素点对应像素值最小的作为输出像素值。
[0076]
灰度图像的灰度值在0～255之间，本技术实施例设置中间数127作为标记阈值。则当输出像素值大于127，确定该图像块中所有像素点对应像素值最大的作为输出像素值。当标记像素值小于或等于127，确定该图像块中所有像素点对应像素值最小的作为输出像素值。
[0077]
然后，基于每个图像块的输出像素值确定所述模糊图像的前景区域和背景区域；即根据每个图像块的输出像素值，确定每个图像块所属的区域(前景区域，或者背景区域)。将图像块的输出像素值和第二阈值进行对比，当图像块的输出像素值大于第二阈值，确定该图像块为背景区域；当图像块的输出像素值不大于第二阈值，确定该图像块为前景区域。
第二阈值(threshold)的计算公式如下:
[0078]
threshold＝(x y)/2，
[0079]
其中，x为所有图像块的输出像素值的最小像素值；y为所有图像块的输出像素值的平均值。
[0080]
最后，确定所述模糊图像中前景区域的最大连通域以及最大连通图像数量；其中所述最大连通域指所述模糊图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素点组成的最大区域；所述最大连通图像数量为所述最大连通域的面积。具体地，在确定所有图像块所属的区域以后，根据算法(例如动态规划算法)确定图像中前景区域，以及背景区域的连通域。在模糊图像中，提取图像块最多的前景区域，作为最大连通域，将最大连通域上的图像块面积记作最大连通图像数量(num_connection_cell)。
[0081]
当模糊图像的最大连通图像数量大于第三阈值时，确定模糊图像对应的原始图像为疑似镜头遮挡图像，即镜头上可能附有目标物。否则，当模糊图像的最大连通图像数量不大于第三阈值时，确定模糊图像对应的原始图像为非疑似镜头遮挡图像。
[0082]
一般认为，当脏污潜在的区域面积超过总面积的12％时，判定可能存在脏污区域。本技术实施例，原始图像经缩放后，面积为128
×
128，根据128
×
128
×
12％≈2000。因此，本技术实施例中可以设置2000作为第三阈值。则当最大连通图像数量大于2000时，确定模糊图像对应的原始图像为疑似镜头遮挡图像，该图像上的连通图像区域为疑似遮挡区域，即镜头上可能附有目标物，则将原始图像缓存。当最大连通图像数量不大于2000时，确定模糊图像对应的原始图像为非疑似镜头遮挡图像，则该图像不再执行后续操作。
[0083]
需要说明的是，根据步骤101所获取的原始图像，在本步骤进行是否为疑似遮挡图像的判断时，当确定一张原始图像为疑似遮挡图像后，需要确认其后，相邻的原始图像是否为疑似遮挡图像，若是，则执行后续操作步骤；若否，则确定该图像为非疑似遮挡图像的同时，还可以确定前一张疑似遮挡图像不是镜头上附有目标物所致，此时，这两张疑似遮挡图像都不再参与后续操作。
[0084]
步骤102：基于所述至少两张疑似镜头遮挡图像包含的疑似遮挡区域，确定所述待处理镜头上是否附有目标物。
[0085]
当确定疑似镜头遮挡图像之后，可以进一步通过确定所述至少两张疑似镜头遮挡图像中所包含的疑似遮挡区域的相似度值，确定疑似镜头遮挡图像为镜头遮挡图像，即待处理镜头上附有目标物。其中，相似度值指示，所述至少两张疑似镜头遮挡图像中不同疑似镜头遮挡图像所包含的疑似遮挡区域的相似程度。
[0086]
本技术实施例中通过计算至少两张疑似镜头遮挡图像中，两两之间的交并比(iou)确定疑似遮挡区域的相似度值。
[0087]
交并比(iou)是通过外接矩形面积确定两块区域交叠率的表示方法。本技术实施例中，可以使用像素块数量计算。交并比的计算公式如下：
[0088][0089]
其中a为第一原始图像中脏污区域所占图像块的数量，b为第二原始图像中脏污区域所占图像块的数量,c为第一原始图像和第二原始图像中重叠图像块的数量。
[0090]
确定相似度值以后，进一步地，将相似度值和第四阈值进行对比，即将交并比和第
四阈值进行对比。
[0091]
当交并比大于第四阈值时，确定脏污遮挡在第一原始图像和第二原始图像的同一区域中，确定疑似镜头遮挡图像为镜头遮挡图像，即确定镜头上附有目标物。当交并比不大于第四阈值时，确定疑似遮挡不是镜头上附有目标物所致，即镜头上无目标物。
[0092]
根据上述操作步骤，可以完成检测镜头附有目标物的方法。下面进行具体的举例说明，如图2所示为根据镜头采集的原始图像，检测镜头是否附有污渍(目标物)的示意图。
[0093]
首先从待处理镜头采集的原始图像序列中获取第一原始图像。
[0094]
然后针对第一原始图像进行模糊判断。具体地，需要先将第一原始图像进行灰度化处理。再求第一原始图像的灰度方差值，当第一原始图像的灰度方差值小于第一阈值时，确定第一原始图像模糊；否则，确定第一原始图像清晰，镜头上不附有目标物，退出检测。
[0095]
确定第一原始图像模糊以后，划分第一原始图像中的前景区域和背景区域。具体地，首先根据镜头采集图像的尺寸，将第一原始图像划分为整数个图像块。目前视频图像的分辨率为1080p，尺寸为1920
×
1080(个像素点)。针对该尺寸的图像划分为128
×
128个图像块。为了便于划分，将第一原始图像缩放，缩放后的第一原始图像的尺寸为1024
×
1024(个像素点)。接着计算第一原始图像上每个图像块的平均像素值，并将平均像素值和标记阈值进行对比，确定每个图像块的输出像素值。平均像素值大于标记阈值的，确定该图像块中所有像素点对应像素值最大的作为输出像素值。当标记像素值小于或等于标记阈值，确定该图像块中所有像素点对应像素值最小的作为输出像素值。将输出像素值与第二阈值对比，当输出像素值大于第二阈值，确定输出像素值对应的图像块为背景区域；当输出像素值不大于第二阈值，确定输出像素值对应的图像块为前景区域。
[0096]
确定第一原始图像的前景区域和背景区域以后，就可以针对第一原始图像进行疑似遮挡判断，此处通过计算第一原始图像前景区域的最大连通域，确定第一原始图像为疑似遮挡图像。当第一原始图像前景区域的最大连通数量(最大连通域的面积)大于第三阈值时，确定第一原始图像为疑似镜头遮挡图像，否则，第一原始图像为非疑似镜头遮挡图像，则确定镜头上不附有目标物，退出检测程序。
[0097]
确定第一原始图像为疑似遮挡图像之后，需要将第一原始图像缓存。
[0098]
然后针对所述第一原始图像之后，且与所述第一原始图像相邻的第二原始图像，进行模糊判断，若是，则确定第二原始图像模糊；若否则确定第一原始图像清晰，可以确定镜头上不附有目标物，则第一原始图像不再作为疑似遮挡图像参与后续判断，此时将第一原始图像，第二原始图像删除，退出检测程序。
[0099]
确定第二原始图像模糊以后，划分第二原始图像中的前景区域和背景区域。并根据第二原始图像前景区域的最大连通域，针对第二原始图像进行疑似遮挡判断。当第二原始图像前景区域的最大连通数量(最大连通域的面积)大于第三阈值时，确定第二原始图像为疑似镜头遮挡图像，否则，第二原始图像为非疑似镜头遮挡图像，确定镜头上不附有目标物，则第一原始图像不再作为疑似遮挡图像参与后续判断，此时将第一原始图像，第二原始图像删除，退出检测程序。
[0100]
针对第二原始图像所进行的模糊判断与疑似遮挡判断的方法，与第一原始图像一致，此处不再赘述。
[0101]
确定第一原始图像，以及第二原始图像均为疑似遮挡图像之后，根据镜头上附有
污渍(目标物)的位置，形状短期内不发生变化的原理，可以基于检测出的疑似镜头遮挡图像包含疑似遮挡区域，进行遮挡判断。具体地，可以以交并比表示第一原始图像和第二原始图像所包含的疑似遮挡区域的相似度值，则计算第一原始图像与第二原始图像的交并比。当交并比大于第四阈值，可以确定第一原始图像，第二原始图像为遮挡图像，即镜头上附有污渍；若交并比小于等于第四阈值，则确定镜头上无污渍(目标物)附着。
[0102]
基于同一发明构思，本技术实施例中提供一种检测镜头附有目标物的装置，该装置与前述图1所示检测镜头附有目标物的方法对应，该装置的具体实施方式可参见前述方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述，参见图3，该装置包括：
[0103]
检测单元301：用于对待处理镜头采集的原始图像序列进行检测，响应于所述原始图像序列中检测出至少两张疑似镜头遮挡图像。
[0104]
所述检测镜头附有目标物的装置还包括计算单元，具体用于确定所述原始图像序列中每张原始图像的模糊系数；其中，所述模糊系数指示所述原始图像是否失真；将模糊系数小于模糊阈值的原始图像，确定为模糊图像；
[0105]
则检测单元301具体用于响应于所述模糊图像中检测出至少两张疑似镜头遮挡图像。
[0106]
所述疑似遮挡区域为对应的疑似镜头遮挡图像中的最大连通域；
[0107]
则检测单元301还用于，当所述模糊图像的最大连通数量超过第三阈值，确定所述原始图像为疑似遮挡图像；所述最大连通图像数量为所述最大连通域的面积。
[0108]
所述检测单元301还用于将模糊图像划分为多个包含整数个像素点的图像块；基于每个图像块的平均像素值，确定每个图像块的输出像素值；其中，所述输出像素值指示，所述图像块中所有像素点整体的明暗程度；基于每个图像块的输出像素值确定所述模糊图像的前景区域和背景区域；其中，当所述图像块输出像素值大于第二阈值时，所述图像块属于背景区域；否则，确定所述图像块属于前景区域；确定所述模糊图像中前景区域的最大连通域以及最大连通图像数量；其中所述最大连通域指所述模糊图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素点组成的最大区域；当模糊图像中的所述最大连通图像数量大于第三阈值时，确定所述模糊图像为疑似镜头遮挡图像。
[0109]
所述检测单元301还用于，确定第一原始图像为疑似镜头遮挡图像，并将所述第一原始图像缓存；基于缓存的所述第一原始图像，判断第二原始是否为疑似镜头遮挡图像；若是，则将所述第二原始图像缓存；若否，则删除所述第一原始图像和所述第二原始图像；其中，所述第二原始图像为所述第一原始图像之后，且与所述第一原始图像相邻的原始图像。
[0110]
确定单元302：用于基于检测出的疑似镜头遮挡图像包含的疑似遮挡区域，确定待处理镜头上是否附有目标物。
[0111]
具体地，用于确定所述至少两张疑似镜头遮挡图像中所包含的疑似遮挡区域的相似度值；其中，所述相似度值指示，所述至少两张疑似镜头遮挡图像中不同疑似镜头遮挡图像所包含的疑似遮挡区域的相似程度；
[0112]
当所述相似度值大于第四阈值，确定所述待处理镜头上附有目标物；否则，所述待处理镜头上无目标物。
[0113]
基于同一发明构思，本技术实施例还提供一种检测镜头附有目标物的设备，包括：
[0114]
所述存储器，存储计算机指令；
[0115]
所述处理器，用于读取所述计算机指令，执行如下步骤：
[0116]
对待处理镜头采集的原始图像序列进行检测；
[0117]
响应于所述原始图像序列中检测出至少两张疑似镜头遮挡图像；
[0118]
基于所述至少两张疑似镜头遮挡图像包含的疑似遮挡区域，确定所述待处理镜头上是否附有目标物。
[0119]
基于同一发明构思，本技术实施例还提供一种可读存储介质，包括：
[0120]
存储器，
[0121]
所述存储器用于存储指令，当所述指令被处理器执行时，使得包括所述可读存储介质的装置完成如上所述的检测镜头附有目标物的方法。
[0122]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0123]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0124]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0125]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0126]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：通用串行总线闪存盘(universal serial bus flash disk)、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0127]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。